“机器学习”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果726797个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]机器学习-CN200580029703.6有效
发明人： D·R·威廉姆斯;J·希尔 -专利权人：微软公司
申请日： 2005-09-07 - 公布日： 2007-08-01 - 主分类号： H04M3/00 文献下载
摘要：一种自动化响应系统(例如，自动化语音响应系统)可采用学习策略来开发或改进自动化响应能力。学习策略可包括使用对话中一方(例如，顾客服务代理)的通信(例如，言语、文本消息等)来标识并归类对话中另一方(例如，呼叫者)的通信。分类器可从所归类的通信来构建。学习策略也可包括基于选择准则(例如，选择准则被选择来确保系统不向不可靠或无意义的示例学习)来选择通信作为学习机会以改进自动化响应能力。
机器学习

[发明专利]基于反馈的机器学习模型搜索方法、系统、设备及介质-CN202111620457.9在审
发明人：沈超;张笑宇;蔺琛皓 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2021-12-27 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明属于机器学习领域，公开了一种基于反馈的机器学习模型搜索方法、系统、设备及介质，包括获取初始机器学习模型参数，并根据初始机器学习模型参数构建初始机器学习模型；通过预设的训练数据集训练初始机器学习模型，得到初始机器学习模型的训练反馈数据和训练得分；确定当前最优机器学习模型，获取当前最优机器学习模型的训练反馈数据，并根据当前最优机器学习模型的训练反馈数据，得到当前最优机器学习模型的搜索操作；判断是否满足预设的终止条件，不满足时根据当前最优机器学习模型和搜索操作，修改当前最优机器学习模型并作为初始机器学习模型重复上述步骤；满足时输出当前最优机器学习模型，极大的提升了机器学习模型搜索效率。
基于反馈机器学习模型搜索方法系统设备介质

[发明专利]用于机器学习系统的学习教练-CN201780070591.1在审
发明人： J·K·巴克尔 -专利权人： D5A1有限责任公司
申请日： 2017-09-18 - 公布日： 2019-06-28 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：一种机器学习系统，其包括教练机器学习系统，所述教练机器学习系统利用机器学习来帮助学生机器学习系统学习其自己的系统。通过监测学生学习系统，所述教练机器学习系统可以(通过机器学习技术)学习用于所述学生学习系统的“超级参数”，所述超级参数控制所述学生学习系统的机器学习过程。机器学习教练还可以确定针对学生学习系统架构的结构性修改。所述学习教练还可以控制流向所述学生学习系统的数据流。
机器学习系统学生学习机器学习学习机器学习过程机器学习技术参数控制系统架构数据流结构性监测学生帮助

[发明专利]模型优化方法、装置、存储介质及服务器-CN201911038172.7有效
发明人：钟括;魏颖;黄俊洲 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-10-29 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种模型优化方法、装置、存储介质及电子设备，其中，方法包括：获取第一机器学习模型及第二机器学习模型，所述第一机器学习模型为已优化的模型，所述第二机器学习模型为待优化的模型，获取所述第一机器学习模型与所述第二机器学习模型之间的迁移学习信息，根据所述迁移学习信息对所述第一机器学习模型进行迁移学习，得到机器学习子模型，采用所述机器学习子模型对所述第二机器学习模型进行优化，得到优化的第二机器学习模型。通过本申请实施例能够通过已优化的机器学习模型对待优化的机器学习模型进行优化。
模型优化方法装置存储介质服务器

[发明专利]一种机器学习程序更新方法、装置及设备-CN201910579427.4在审
发明人：彭剑峰;王鹏;叶挺群;郑星 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2019-06-28 - 公布日： 2020-12-29 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请提供一种机器学习程序更新方法、装置及设备，该方法包括：获取用户输入的机器学习程序更新命令；根据所述机器学习程序更新命令获取用于实现机器学习的第一机器学习程序；若所述第一机器学习程序的性能优于第二机器学习程序的性能，则更新所述第一机器学习程序；所述第二机器学习程序是已经部署到程序集合中的机器学习程序。通过本申请的技术方案，可以不断对算法市场部署的用于实现机器学习的机器学习程序进行更新，不断的提升机器学习程序的性能。
一种机器学习程序更新方法装置设备

[发明专利]管理机器学习特征-CN202011038278.X在审
发明人：贾宏钟;杰伊·帕瑞克 -专利权人：脸谱公司
申请日： 2020-09-28 - 公布日： 2021-03-30 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请涉及管理机器学习特征。机器学习模型被训练。为机器学习模型的多个机器学习特征中的每个机器学习特征确定特征重要性度量。基于特征重要性度量，管理机器学习模型的多个机器学习特征中的一个或更多个机器学习特征。
管理机器学习特征

[发明专利]机器学习装置和机器学习装置的机器学习方法-CN201910462757.5在审
发明人：权男暎;周河铃 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2019-05-30 - 公布日： 2019-12-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：公开一种机器学习装置和机器学习装置的机器学习方法。包括机器学习分类器的机器学习装置的机器学习方法包括：在机器学习装置接收图像和与所述图像相关联的第一类信息；通过经由使用机器学习分类器对所述图像执行分类，在机器学习装置生成与所述图像相关联的第二类信息；在生成第二类信息时，通过当与所述图像一起接收到引导图时执行第一学习操作，并当没有与所述图像一起接收到引导图时在机器学习装置执行与第一学习操作不同的第二学习操作，来在机器学习装置更新机器学习分类器。
机器学习装置机器学习图像第二类信息分类器关联第一类信息学习分类器接收图像使用机器学习分类更新

[发明专利]向生产者节点提供基于机器学习的辅助-CN201980102669.2在审
发明人： I·科瓦茨;J·莫伊拉南;W·齐瓦斯;T·恩托南;T·维加莱南;L·乌泽达·加西亚;M·M·巴特;M·琴泰纳罗;M·洛佩斯 -专利权人：诺基亚技术有限公司
申请日： 2019-10-02 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： H04W4/16 文献下载
摘要：根据一个方面，公开了一种方法，该方法包括从生产者节点接收包括基于机器学习的辅助能力的生产者节点能力，基于机器学习的辅助能力包括基于机器学习的功能，每个基于机器学习的功能包括机器学习实体和与所述机器学习实体相关联的至少一个机器学习模式根据另一方面，公开了一种方法，该方法包括标识包括基于机器学习的辅助能力的生产者节点能力，基于机器学习的辅助能力包括基于机器学习的功能，每个基于机器学习的功能包括机器学习实体和与机器学习实体相关联的至少一个机器学习模式
生产者节点提供基于机器学习辅助

[发明专利]在多个机器学习任务上训练机器学习模型-CN201780054998.5在审
发明人： G.戴士贾汀斯;R.帕斯卡努;R.T.哈德塞尔;J.柯克帕特里克;J.W.韦内斯;N.C.拉比诺维茨 -专利权人：渊慧科技有限公司
申请日： 2017-07-18 - 公布日： 2019-04-26 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：一种训练具有多个参数的机器学习模型的方法，其中该机器学习模型已经在第一机器学习任务上进行训练以确定该机器学习模型的参数的第一值。该方法包括：对于每一个参数，确定参数对机器学习模型在第一机器学习任务上实现可接受性能的重要性的相应度量；获得用于在第二、不同的机器学习任务上训练机器学习模型的训练数据；以及，通过在训练数据上训练机器学习模型，在第二机器学习任务上训练机器学习模型以调节参数的第一值，使得机器学习模型在第二机器学习任务上实现可接受性能水平，同时在第一机器学习任务上保持可接受性能水平。
机器学习机器学习模型训练机器可接受性能水平训练数据学习度量

[发明专利]基于机器学习的网络威胁监测系统-CN202310850085.1在审
发明人：陈冰;陈波;曾令明 -专利权人：深圳市光网世纪科技有限公司
申请日： 2023-07-12 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了基于机器学习的网络威胁监测系统，具体涉及网络威胁监测领域，包括机器学习行为信息获取模块、网络威胁词条数据库模块、机器学习行为信息预处理模块、机器学习行为信息处理模块、机器学习行为异常预警模块、机器学习行为信息分析模块、机器学习行为评估模块、机器学习行为安全监管模块。本发明通过获取目标监测机器在预设时间段内的所有机器学习行为相关信息，进行预处理，分析得到网络威胁词条相关性指数、机器学习态度指数及机器学习网络安全影响指数，进一步分析得到网络威胁监测系数，对比分析后识别机器学习存在网络威胁异常风险的机器，进行对应的处理，将结果发送至操作终端，从而通过机器学习算法改善网络安全。
基于机器学习网络威胁监测系统

[发明专利]调度机器学习任务的方法及装置-CN202110782059.0在审
发明人：李龙飞;周俊 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2021-07-09 - 公布日： 2021-09-21 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本公开披露了一种调度机器学习任务的方法和装置。所述方法包括：接收用户向集群提交的机器学习任务，所述集群配置有能够执行所述机器学习任务的多种机器学习模型；根据所述多种机器学习模型的模型统计信息，从所述多种机器学习模型中选择目标机器学习模型；将所述机器学习任务调度至所述集群的目标工作节点，并指示所述目标工作节点采用所述目标机器学习模型处理所述机器学习任务。
调度机器学习任务方法装置

[发明专利]修改机器学习模型以改善局部性-CN201980036543.X在审
发明人： D.H.尹;N.帕蒂尔;N.P.朱皮 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2019-07-29 - 公布日： 2021-01-15 - 主分类号： G06N5/02 文献下载
摘要：描述了用于更新机器学习模型以改善局部性的方法、系统和装置。在一个方面，一种方法包括接收机器学习模型的数据。该数据表示机器学习模型的操作以及操作之间的数据依赖性。接收指定用于将在其上部署机器学习模型的机器学习处理器的存储器层次结构的特点的数据。存储器层次结构包括处于多个存储器级别的多个存储器，用于存储在使用机器学习模型执行机器学习计算时由机器学习处理器使用的机器学习数据。通过修改机器学习模型的操作和控制依赖性以考虑到存储器层次结构的特点，来生成更新后的机器学习模型。使用更新后的机器学习模型来执行机器学习计算。
修改机器学习模型改善局部性

[发明专利]用于训练机器学习模型的方法及系统-CN201811041753.1在审
发明人：孙承根;焦英翔;石光川 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2018-09-07 - 公布日： 2020-03-20 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：提供了一种用于训练机器学习模型的方法及系统。所述方法包括：获取用于限定机器学习模型的训练过程的配置；以及使用针对机器学习模型的模型训练框架对获取的配置进行解析，并执行解析得到的用于训练机器学习模型的处理逻辑，以训练出机器学习模型，其中，用于限定机器学习模型的训练过程的配置包括以下配置之中的至少一种：算法配置，用于限定用于训练机器学习模型的机器学习算法的运算逻辑；输入配置，用于限定所述机器学习算法的输入数据；参数配置，用于限定机器学习模型的参数；以及环境配置，用于限定训练机器学习模型时的环境。根据所述方法及系统，能够基于用于限定机器学习模型的训练过程的配置训练出机器学习模型。
用于训练机器学习模型方法系统

[发明专利]自动化人工智能径向可视化-CN202080060842.X在审
发明人： T·萨洛尼迪斯;J·D·埃弗斯曼;王大阔;A·斯维因;G·布兰布尔;鞠琳;N·马齐泰利;V·苏帕杜利亚 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2020-08-25 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G06N20/20 文献下载
摘要：提供了用于提供自动化机器学习可视化的方法、系统以及计算机程序产品。机器学习任务、变换器以及估计器可以被接收到一个或多个机器学习组成模块中。机器学习组成模块生成一个或多个机器学习模型。机器学习模型流水线是变换器和估计器的序列，机器学习流水线的集合体是机器学习流水线的集合体。可以使用机器学习组成模块来生成机器学习模型流水线、多个机器学习模型流水线的集合体、或它们的组合以及对应的元数据。可以从机器学习模型流水线、多个机器学习模型流水线的集合体、或它们的组合中提取元数据。可以生成机器学习模型流水线、多个机器学习模型流水线的集合体或它们的组合、以及所提取的元数据的交互式可视化图形用户界面。
自动化人工智能径向可视化

[发明专利]机器学习模型管理方法、装置和系统-CN202011212838.9在审
发明人：江涛 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2020-11-03 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：一种机器学习模型管理方法、装置和系统，涉及机器学习技术领域。该方法应用于联邦学习服务端，联邦学习服务端归属于第一管理域，该方法包括：从机器学习模型管理中心获取第一机器学习模型；基于第一机器学习模型和第一管理域的本地网络业务数据，与第一管理域中的多个联邦学习客户端进行联邦学习，得到第二机器学习模型；向机器学习模型管理中心发送第二机器学习模型，以使第二机器学习模型被第二管理域中的设备使用，如此有助于节省计算资源，提高机器学习模型的适应性。
机器学习模型管理方法装置系统

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
下一页»
尾页
共 100000 条